贵州寨子危岩崩塌风险定量评价研究

(1.贵州大学 资源与环境工程学院，贵州 贵阳 550025； 2.贵州省贵阳市开阳县国土资源局，贵州 贵阳 550300)

山区地带崩塌灾害频发，而且发生时间不确定，崩落时间快，可在极短时间内造成巨大的损失，给人民生命财产安全造成很大威胁[1]。因此，开展崩塌灾害的定量风险评价对推动国家经济发展和防灾减灾具有重要意义。

依据国际标准，崩塌灾害的风险可以定义为人的生命、财产或环境遭受崩塌所带来不利影响的可能性大小和严重程度[2]。当以人为受灾体时，崩塌灾害风险值可以定义为：在考虑崩塌危险性、人的时空分布概率和易损性的基础上，处于崩塌风险中的人员失去生命的概率。相应的风险值可以通过一定量级崩塌发生的年概率、运动到达某位置的概率、人的时空分布概率和易损性的乘积来计算得到[2]。在实际分析评估中，这4个物理量的量化评价一直是个难题，对此，国内外学者进行了一系列的研究。国外一些学者(Hungretal[3];Dussauge[4];Guzzetti[5])根据崩塌体积与累积发生频率的对数函数之间的线性关系(MCF)，提出了利用历史崩塌数据确定崩塌的年发生概率的方法,大幅度提高了崩塌发生的年概率预测的可靠性。Agliardi[6]通过数值模拟(HYSTONE)获得崩塌体在建筑物位置处的运动能量，结合现场调查，获得了研究区建筑物破坏程度与崩塌运动能量的函数关系，从而为崩塌灾害中建筑物的易损性定量评估提供了依据。王学良[7]等基于不同位置滞留块石数目的统计结果，提出并应用了崩塌到达概率的计算方法，为崩塌到达概率的定量化分析提供了可靠的依据。

寨子崩塌历史上曾多次发生崩塌，崩塌块石最远运移到坡脚附近的居民区，且寨子崩塌的源区还残留着大量的危岩体，严重威胁着下方80户420名村民的生命财产安全。开展相应的风险性评估研究具有紧迫性和必要性。

本文利用无人机倾斜摄影、三维实景建模技术、三

图1 研究区地质图Fig.1 Geological map of the study area

维点云数据处理软件，结合现场调查统计、反演、数值模拟的方法，确定了危岩体的位置及体积、年发生概率、到达概率、时空分布概率和易损值。在此基础上开展了贵州寨子崩塌风险定量评价(QRA)研究。本文的研究思路和技术方法可为其他单体崩塌灾害风险评价以及风险评价结果的可靠性研究提供参考。

1 寨子崩塌概况

1.1 地质环境背景

寨子崩塌位于贵州省开阳县金中镇寨子村寨子组，地理坐标为27°04′30.53"N，106°49′57.48″E。区内地貌类型属浅切割侵蚀溶蚀中山地貌，地势陡峻，笔者团队通过无人机倾斜摄影技术，对寨子崩塌的三维点云数据进行了高精度的获取，利用ArcGIS生成了精度为1 m的数字高程模型(DEM)，通过坡度和坡向的分析发现，研究区坡度主要在30°～50°，崩塌源区坡度主要集中在60°～70°之间。研究区的坡向较为一致，主要在290°～310°之间。

区内主要构造为洋水背斜及其倾伏段、两翼发育的断裂构造。在研究区附近发育的断层主要以北东向为主，对崩塌的起控制性作用的断层主要为F1(见图1)。

1.2 崩塌堆积体分布特征

通过无人机倾斜摄影技术，建立了寨子崩塌三维高清实景模型，在模型上分别对崩塌堆积体块石的大小及数量进行统计分析，具体的测量方法是分别测量块石的长、宽、高，再以三者的乘积作为块石的体积。统计结果如图2所示，崩塌块石平均体积约10 m3。90%的崩塌块石在0～30 m3区间内，其中体积在1～5 m3的块石数量占比最大，约占75%。

图2 寨子历史崩塌块石分布特征Fig.2 Distribution characteristics of rockfalls in history

1.3 崩塌源区危岩体调查

1.3.1危岩体位置的确定

传统危岩体结构面信息的获取主要通过罗盘测量，但测量的范围受场地条件限制，对于高陡边坡，若采用这种方法，获取的信息不够全面，从而影响危岩体的稳定性的分析评价[8]。近10 a来，随着无人机和信息处理技术的发展，为上述问题的解决提供了新途径[9]。在保证重叠率和分辨率的情况下，无人机可获取航测区多角度带经纬度信息的照片，通过三维实景建模技术可快速构建实景模型和三维点云数据模型[10]，在点云数据模型上可进行危岩体结构面特征和体积的准确量测。

作者通过无人机倾斜摄影技术，获取了寨子崩塌多角度的数码照片，通过ContextCapture软件建立了三维点云模型。基于点云数据，利用ploywork软件，对结构面的信息进行提取。岩体内主要发育3组优势节理面：① 320°∠70°，② 200°∠75°，③ 270°∠60°，结构面的组合关系见图3。3组结构面相互组合将岩体切割成块状。

基于上述结构面信息分析和现场工程地质调查，确定了3个危岩体，其中危岩体1受控于三组结构面，危岩体2、危岩体3为不规则危岩体，不受结构面控制。危岩体特征见表1。

图3 结构面赤平投影Fig.3 Stereogram of structure planes

编号形状规模/m3崩塌类型危岩体特征及稳定性分析W1块状53倾倒岩体被结构面切割,整体性遭到破坏,岩体底部多次发生小型崩塌,岩体下方已形成凹岩腔,在暴雨作用下,可能发生整体破坏。W2块状62倾倒危岩体后缘发育与坡体走向平行的拉张裂缝,张开约15cm,连续的强降雨入渗可加快裂缝的贯通,造成失稳。W3不规则45倾倒破坏模式与危岩体2类似

1.3.2危岩体体积的确定

传统的高位危岩体积的确定，由于缺少精确的结构面数据，往往只考虑危岩体的长、宽、高，这种方法过于理想化，对于受结构面控制的危岩体和不规则的危岩体，若采用这种测量方法则会产生很大的误差。

对于受结构面控制的危岩体，其体积应根据结构面的组合关系来确定。先对软件拟合出来的结构面进行分组，找出危岩体的主控结构面；再对结构面进行延展，通过空间组合关系即可得到危岩体的体积。如危岩体1，图4为危岩体1的三维模型，结构面1构成了危岩体的后缘边界，结构面2可构成危岩体的侧边界，结构面3可构成危岩体的底边界。通过ploywork点云处理软件延伸三组结构面，即可得到3组结构面组合切割围成的危岩体体积。

对于不规则危岩体，其形状不受结构面控制，在计算此类危岩体积时传统方法仍按规则几何体进行估算，误差较大。利用ContextCapture软件三维建模后，在模型体中假定一个破裂面，软件会自动对平面进行拟合，并对危岩体进行切割，从而提取出危岩体体积(见图5)。作者通过上述方法对三块危岩体的尺寸进行了统计，结果见表1。

图4 危岩体(危岩体1)三维模型Fig.4 UAV three-dimensional model for dangerous rock

图5 不规则危岩体(危岩体2)体积计算Fig.5 Volume calculation of irregular dangerous rock

2 崩塌风险评价方法

崩塌的风险值可以通过式(1)计算获得[2,11-12]：

P(LOL)=P(L)×P(T:L)×P(S:T)×V(D:T)

(1)

式中，P(LOL)为风险中人失去生命的年概率;P(L)为崩塌的年发生概率；P(T:L)为崩塌到达某位置的概率；P(S:T)为崩塌发生时受灾体在崩塌影响范围内的时空分布概率；V(D:T)为崩塌作用下受灾体的易损性(预期损失度)，可通过崩塌体运动特征参量和受灾体抵抗崩塌冲击的能力大小来确定。

3 寨子崩塌风险评价

3.1 崩塌的年发生概率

一些学者(Hungretal[3];Dussauge[4];Guzzetti[5])认为，崩塌体积与累积发生频率的对数函数之间存在着线性关系(MFC)(式2)，崩塌的MCF关系可以通过对研究区历史上所有崩塌的数据统计分析所得：

lgN(V)=N0+blgV

(2)

式中，N(V)为超过一定体积值的崩塌所发生的的年累计频率，N0为所有崩塌事件的年发生数，b为基于研究区崩塌数据计算得到的幂函数常数。

基于年发生概率计算的MCF方法，作者通过三维实景模型对74块历史崩塌块石尺寸进行统计，并生成了MCF曲线(见图6)，根据开阳国土局的资料记载，寨子崩塌最早发生在2002年，2002～2018年期间共发生3次崩塌，由此可以计算得到历史崩塌的年发生数(N0=3/16), 根据崩塌数据统计得到的幂函数关系求得b=-0.6。基于公式(2)求得危岩体1～3的年发生概率分别为0.124，0.092，0.156。

图6 基于历史崩塌数据生成的MCF曲线Fig.6 MCF curve for rockfall event occurred in Zhaizi rockfall

3.2 崩塌的到达概率

3.2.1基于反演分析的恢复系数及摩擦系数

为了对危岩体1～3进行运动特征模拟，首先需确定模拟过程的计算参数，即碰撞恢复系数和摩擦系数等。本文中，作者采用反演的方法对相关系数进行确定。

根据现场的实际情况，选取崩塌堆积体植被覆盖少的区域作为反演的剖面(见图7)。根据坡面条件，将剖面分为白云岩岩壁、崩塌堆积区及植被覆盖土质边坡。反演的参数初始值取经验值。

块石体积采用基于实景模型得到的历史崩塌块石统计结果平均值(10 m3)，由于历史崩塌块石的启动位置具有不确定性，在高差近200 m的源区都有可能发生过崩塌。基于这种不确定性，作者基于蒙特卡罗法进行了崩塌随机模拟，根据崩塌停积范围调整参数，直到停积范围和历史堆积范围的重合度大于95%。最终获得所需的坡面动力学参数，见表2。

图7 用于反演分析的剖面Fig.7 Slope profile used for inversion analysis

坡面形状RtRn摩擦角/(°)白云岩岩壁0.870.5533崩塌堆积区0.830.4636植被覆盖土质边坡0.780.3330

3.2.2崩塌运动特征模拟及到达概率预测

在崩塌运动特征参数的计算和预测中，地形数据是最关键的基础数据之一。地形数据可通过数字高程模型(DEM)提取，地形数据的精度影响着崩塌运动模拟结果的准确性，为减少地形数据所造成的的误差，作者采用ArcGIS从无人机生成的精度为1 m的DEM中提取出高精度的剖面地形数据。

根据上述分析所确定的参数表，利用Rockfall软件对危岩体1～3的崩塌运动特征进行了模拟(见图8)，然后基于不同位置滞留块石数目的统计结果，将经过某位置的崩塌数目除以总的崩塌块石数，得到各危岩体在不同位置的到达概率(见图9)。

3.3 受灾体的时空分布概率

受灾体的时空分布概率依赖于风险中受灾体的迁移率[13]，一天中经过崩塌影响区的个体数受到天气的影响，本文基于研究区所在乡镇2002～2017年降雨数据，对研究区16 a间的天气状况进行统计，得出了晴天和雨天天数的平均值分别为252 d和113 d。在分析时空分布概率时，对晴天和雨天进行分别计算。

根据现场走访调查统计，受崩塌影响范围内的住户晴天期每人每天平均待在房屋里的时间约为10 h，雨天期约为15 h。

则晴天期间的时空分布概率为

P(S:T)=10/24×252/365≈0.28

雨天期间时空分布概率为

p(S:T)=15/24×113/365≈0.19

3.4 受灾体的易损性

受灾体易损性的计算是崩塌灾害风险评价中的难点，崩塌灾害易损性受崩塌强度(崩塌体积、速度等)、受灾体处于崩塌运动范围内的位置和受灾体特征等诸多方面影响[14]。本文对易损性进行分析时综合考虑了崩塌运动模拟所获得的包括崩塌体积、速度、总能量等参数(见图8)，采用专家打分的形式进行。

图8 危岩体崩塌运动模拟Fig.8 Rockfall simulation for potentially unstable blocks.

图9 寨子崩塌危岩体1～3到达概率Fig.9 Reaching probability of dangerous blocks 1～3 of Zhaizi rockfall

对于住户的易损性，危岩体1和3到达房屋的总能量相近，危岩体2的总能量明显大于危岩体1和3。则危岩体2作用下人的易损性为1，危岩体1和3作用下人的易损性为0.5。

3.5 风险评价

基于风险计算公式(1)，计算得到以住户为受灾体的崩塌灾害风险评价值结果见表4～5。参考国际上采用较多的香港土木工程署建议的风险容忍标准(见图10)，无论在晴天期还是雨天期，危岩体1～3都处于警告区间(10-5～10-3/a)。

图10 香港社会风险容忍标准(1998年)Fig.10 Permissible norm for social risk from Hong Kong (1998)

危岩体P(L)P(T:L)P(S:T)P(D:T)P(LOL)10.1240.0020.2816.910-520.0920.0340.280.54.310-430.1560.0020.280.54.310-5

表5 降雨天气条件下崩塌风险计算参数及结果Tab.5 Rockfall risk calculation under rainfall weather conditions

4 结 论

(1) 采用无人机倾斜摄影、三维实景建模技术、ploywork点云数据处理软件相结合的办法，确定了3块危岩体的位置和体积，为崩塌的定量评价提供了基础条件。

(2) 利用ArcGIS在精度为1m的DEM提取了剖面信息，并基于现场调查统计，结合坡面材料物理力学性质反演和随机性崩塌运动模拟，确定了崩塌的年发生概率、到达概率、时空分布概率和易损值，为崩塌的定量评价提供了可靠的依据。

(3) 寨子危岩崩塌风险的定量评价结果表明，无论在晴天期还是雨天期，危岩体1～3都处于警告区间(10-5～10-3/a)，建议加强监测以及采取一定的防灾减灾措施。